###matlab转python实现系列（二）信号的抽样和内插程序结构
定义基础函数:产生方波,时频转化
定义功能函数:show_sin
定义功能函数:show_rec
定义功能函数:show_trg
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2023-08-08 21:06:24
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不用调包也能便捷地划分数据集，用随机抽样sample()函数两行代码可以轻松搞定。 #划分训练集
train_data = data.sample(frac = 0.8, random_state = 0)
#测试集
test_data = data.drop(train_data.index)代码讲解：frac 设置抽样的比例，这里的意思是抽取80%的数据作为训练集；random_st
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2023-06-01 16:29:56
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import random
import numpy as np
#简单随机抽样
data=np.loadtxt("E:/data/book/python_book/chapter3/data3.txt")
# print(type(data))
data_sample=random.sample(list(data),2000)#随机抽取2000个样本
# print(data_sample[:
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2023-06-16 21:06:56
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遇到的问题
在处理数据过程中，遇到需要取(n)个数的问题，而当样本量过大的时候，就不能简单的take(n)，这类问题一般有两种情况：
有序取 TopN
无序取 N
先来讨论无序取N的情况：
sample函数
sample(boolean, fraction,seed) : 按比例抽取
返回一个新的RDD
withReplacement：元素可以多次抽样(在抽样时替换)
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2024-05-16 00:00:44
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# SparkSQL抽样函数的实现流程
## 1. 概述
在SparkSQL中，抽样函数（Sampling Functions）用于从数据集中获取一部分样本数据进行分析。抽样函数可以帮助开发者快速了解数据的分布情况，进行数据预处理或者验证数据质量。本文将介绍如何使用SparkSQL中的抽样函数，帮助刚入行的开发者快速掌握该技能。
## 2. 抽样函数的使用步骤
下面是使用SparkSQL实
原创
2024-02-05 03:32:36
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numpy随机抽样np.random.choice(a, size=None,replace=None, p=None)numpy从一个范围中选择不重复的数字replace = False就好
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2023-06-04 21:49:48
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有这样一个问题： 随机的选取容量为N的数组中的k个元素，要求是不能重复选取，并且不能删除数组中的元素，只能够进行交换。其中 k≤N 。 看到这个题目，你想到了什么？ 每个人抽中的概率都是1/N 。 可以简单说明一下：抽中的概率是1/N，成立。当k=2时，在剩下的 N-1 个中随机选：1/(N-1)，由于第1次没有选中它， 而是在另外N-1个中选：(N-1)/N，因此概率为
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2023-11-26 08:58:44
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写在前面总是搞不懂、记不住这些名字好像很厉害的算法思想，这篇文章主要写一下Bootstrap抽样和蒙特卡罗算法思想。一、Bootstrap抽样1、基本思想Bootstrap抽样的基本思想是在全部样本未知的情况下，借助部分样本的有放回多次抽样，构建某个估计的置信区间，抽象地说，通过样本得到的估计并没有榨干样本中的信息，bootstrap利用重采样，把剩余价值发挥在构建置信区间上。2、算法流程对于一个
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2024-01-03 07:12:27
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# 实现Python分层随机抽样函数的完整指南
在数据分析和机器学习中，抽样是一个常见的任务。分层随机抽样是一种有效的方法，可以保证每个子群体在样本中被适当地表示。本文将教你如何在Python中实现一个分层随机抽样函数，并通过详细步骤和代码注释来加深理解。
## 流程概览
下面是我们实现“Python分层随机抽样函数”的步骤：
| 步骤 | 描述
在进行数据处理时，我们有时需要在大量的样本中抽取出部分数据作为数据集进行模型训练或者模型验证，因此在本文中介绍分层抽样方法的python代码实现。分层抽样：分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法。这种方法的优点是，样本的代表性比较好，抽样误差比较小。缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。定量调查中的分层抽样是一
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2023-08-10 09:57:09
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# 使用Python进行抽样和傅里叶变换的完整指南
在数据分析与信号处理领域，抽样与傅里叶变换是非常重要的概念，尤其是在数字信号处理（DSP）中。本文将为初学者提供一个详细的流程和代码示例，帮助理解如何在Python中实现这些功能。
## 流程概述
在进行抽样和傅里叶变换之前，我们需要明确每一步的目的和要完成的任务。以下表格概述了整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述
拉丁超立方抽样关注次数： 95下载次数： 9文件大小： 60K下载需要积分： 2代码分类：开发平台： matlab上传会员： yhcpp下载代码预览代码Downma.com:专注MATLAB源程序代码下载和分享代码描述应用背景当使用拉丁超立方体技术从多个变量中抽样时，保持变量间的独立性很重要。为一个变量抽样的值，需要独立于为其它变量抽样的值(当然，除非特意希望相关)。独立性的保持通过为每个变量随机
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2023-10-25 14:59:20
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目录整体流程数据抽象总结整体流程Spark Streaming中，会有一个接收器组件Receiver，作为一个长期运行的task跑在一个Executor上。Receiver接收外部的数据流形成input DStream DStream会被按照时间间隔划分成一批一批的RDD，当批处理间隔缩短到秒级时，便可以用于处理实时数据流。时间间隔的大小可以由参数指定，一般设在500毫秒到几秒之间。对DStrea
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2024-01-10 18:09:20
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抽样方法概览随机抽样—总体个数较少每个抽样单元被抽中的概率相同，并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取。 1、抽签法 2、随机数法：随机数表、随机数骰子或计算机产生的随机数。分层抽样——总体存在差异且对结果有影响分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。层内变异越小
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2023-08-17 21:42:01
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一、简单随机抽样将调查总体全部观察单位编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本。 优点：操作简单，均数、率及相应的标准误计算简单。 缺点：总体较大时，难以一一编号。1、pandas随机抽样
DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)局限：
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2023-08-30 08:18:55
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1.简单随机抽样简单随机抽样是按等概率原则直接从总体数据中抽取n个样本，这种抽样的基本前提是所有样本个体都是等概率分布的，该方法适用于个体分布均匀的场景。相关代码如下：import numpy as np
import random
data=np.loadtxt('F:\小橙书\chapter3\data3.txt')
data_sample=random.sample(data.tolist(
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2023-08-09 17:42:29
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学习目标目标知道总体、样本、样本大小、样本数量知道样本统计量和总体统计量知道总体分布、样本分布和抽样分布知道常用的抽样方法 没文化，真可怕！我该怎么办？ 有时候数据很容易收集，例如参加健身俱乐部的人的年龄，后这一家游戏公司的销售数据。但有时候不太容易，该怎么办呢？ 是时候拿出终极武器了— 抽样1.抽样相关概念总体：是指研究对象的整个群体。 公司生产的一批糖果 样本：是从
学习目标目标 知道总体、样本、样本大小、样本数量 知道样本统计量和总体统
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2023-01-12 11:12:58
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在大规模数据量的数据分析及建模任务中，往往针对全量数据进行挖掘分析时会十分耗时和占用集群资源，因此一般情况下只需要抽取一小部分数据进行分析及建模操作。Hive提供了数据取样（SAMPLING）的功能，能够根据一定的规则进行数据抽样，目前支持数据块抽样，分桶抽样和随机抽样，具体如下所示： 数据块抽样（tablesample()函数） 1） tablesample(n percent) 根据hive
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2023-09-15 20:17:51
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## Python根据概率密度函数抽样
在概率统计中，概率密度函数（Probability Density Function, PDF）描述了随机变量在不同取值上的概率密度分布。根据概率密度函数进行抽样是很常见的需求，可以用来模拟各种实际情况下的随机事件。本文将介绍如何使用Python根据概率密度函数进行抽样。
### 生成概率密度函数
首先，我们需要生成一个概率密度函数。这里以正态分布为例
原创
2024-06-10 04:33:40
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